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合作，连接和自主流动性：使用基于储备机制的交叉口的协调
摘要 - 公路运输对于个人和商品的发展至关重要，也有助于经济发展。对城市道路充血的重要贡献是使用常规交通信号的交叉控制不佳。在这项工作中，我们提出了一个分散的多代理系统机制，用于连接自动驾驶汽车的道路交集管理，包括排地层的协调。我们提出了一种基于预订的机制，能够最大化交叉点的整体车辆吞吐量。该研究介绍了i）拍卖作为将预订分配给车辆的第一次服务政策的替代方案，ii）一种解决冲突保留之间争议的方法。结果证明了使用排量改善吞吐量和交叉控制平均延迟的好处。该方法的分布性质通过将大部分计算负担从交叉路口管理器转移到驾驶剂来提高可扩展性。
并行系统
对平行系统的荣誉表示，塞拉利昂北部铁路（Sierra Northern Railway）加利福尼亚州文图拉县 - （1月##，2024年） - 塞拉利昂北部铁路和Sunburst Train Applaud Parlatel Systems在南加州的新“平台”测试中取得了成功。并行系统上个月宣布，他们的大型电动货车现在可以“通过保险杠到保险杠接触形成排”。这种自动排的排列消除了对贸易耦合的需求。现在，其无人电动连接允许在铁路网络上对货运进行分类。“看到这种情况就在我们的后院发生真是太糟糕了，”塞拉北部铁路总裁肯南·布尔德三世说。“当我们指定一条铁轨以使用菲尔莫尔以东的平行系统时，我们对他们在行业中所做的工作感到兴奋货运汽车，独立制动和保险杠到碰碰的提高能量效率都在Railyard和货运交付中急需的灵活性。做得好，并行系统。” Sunburst火车的母公司塞拉北部铁路和Mendocino Railway在Mulople铁路服务上使用Innovaoons：在Santa Paula中以铁路的形式添加独特的娱乐机会Sierra Northern Railway（Sera）于2003年通过两条北加州短线铁路合并：塞拉铁路公司和Yolo Shortline Railroad。该公司于2022年成为圣保罗分公司线的合同运营商。圣保罗分支线最初是由南部太平洋铁路（Southern Pacifif）在1887年以标准规模的铁路建造的。该赛道被南部太平洋地区广泛使用，直到1950年代，沿着圣克拉拉河沿线的柑橘却将柑橘拖到包装上。购买了该线
![arxiv：2402.09233v1 [cs.ro] 2024年2月14日](/simg/b\b52ed5719ba2880b07e9631eab06b78b4dd35d30.webp)
arxiv：2402.09233v1 [cs.ro] 2024年2月14日
摘要。自动驾驶汽车排是近期和长期机会，以提高运营效率并挽救生命。在过去的30年中，自主驾驶领域的发展迅速，可以减轻对人类驾驶员的压力并减少车辆排放的新技术。本文引入了一个测试床，用于评估和基准测试带有板载传感器的1/10刻度上的排量算法。为了演示测试床的效用，我们评估了三种算法，线性反馈和分布式模型预测性控制的两种变体，并在典型的排队场景中比较其结果，其中领先的车辆跟踪参考轨迹多次改变速度。我们在模拟中验证我们的算法，以分析排量大小的增加，并发现分布式模型预测性控制算法优于硬件和仿真中的线性反馈。
分布式观察者设计用于跟踪连接和自动驾驶汽车的排
摘要 - 智能运输系统（ITS）旨在推进与不同运输，交通管理和自动驾驶汽车不同的创新策略。本文研究了连接和自动驾驶汽车（CAV）的排，并提出了一个分布式观察者以跟踪CAV动力学状态。首先，我们通过LTI互连系统对CAV动力学进行建模。然后，提出了一种基于共识的策略，以通过车辆通信网络来推断基于本地信息交换的CAV动态状态。对块 - 二角观察者增益设计采用了线性 - 矩阵 - 质量（LMI）技术，使得该增益以分布式方式并在本地与每辆车相关联。然后显示分布式观察者误差动力学遵循系统动力学的Kronecker矩阵乘积和CAV网络的邻接矩阵的结构。在本文中进一步讨论了可生存的网络设计和冗余观察者方案的概念，以解决链接和节点故障的弹性。最后，我们通过数值模拟来验证我们的理论贡献。索引条款 - 分布的估计，排，观察者设计，连接和自动驾驶汽车
用于车辆排纵向和横向综合控制的前瞻跟踪控制器
在开发过程中，ACC 进一步扩展为协同自适应巡航控制 (CACC)，并增加了通过车对车 (V2V) 无线通信在车辆之间进行信息交换的功能。通过向后续车辆提供有关其前车的额外无线信息，增加 V2V 通信已被证明可以减少车辆间距离，同时减弱上游方向的干扰。全自动车辆排，可描述为“跟随领导者”策略，是通过在车辆之间交换有关纵向（加速和减速）和横向（转弯）运动的信息来实现的。在大多数文献中，纵向控制问题和横向控制问题是独立处理的。具体而言，纵向控制问题由 CACC 处理，而横向控制问题则作为车道保持问题处理。通过雷达/激光雷达和 V2V 通信，CACC 可最大限度地减少车辆与前车之间的期望距离和实际距离之间的误差。另一方面，横向控制问题由基于视觉的车道保持系统解决，该系统采用图像处理算法进行车道检测。从车队的角度来看，关于这种车道保持方法有几个需要考虑的因素。首先，
to 6G-v2x：超可靠和
摘要 - 我们目睹了向机动性的新时代的过渡，该时代普遍连接（半）自动驾驶汽车将显着提高安全性，交通效率和旅行经验。通过在新兴的第六代（6G）无线网络上构建一组高级车辆用例，例如排队，远程驾驶和完全自动驾驶。在许多颠覆性6G无线技术中，本文的主要目标是介绍可见光光通信（VLC）和基于射频的射频（RF）的混合整合的潜在益处。我们研究了干扰以及各种气象现象的影响。雨，雾和干雪，在拟议的链接聚集（LA）辅助杂种RF-VLC V2X系统上。模拟结果表明，我们提出的LA辅助混合RF-VLC V2X系统具有实现高度可靠性（估计约为99.999％）和低潜伏期（可能小于1 ms）的潜力，即使在受干扰和不利的气氛影响的情况下，也可能在200 m内。为了刺激混合RF-VLC V2X地区的未来研究，我们还强调了潜在的挑战和研究方向。
队列环境中非自动驾驶车辆变道行为分析
摘要 分析自动驾驶车辆与手动车辆之间的相互作用对于分析自动协同驾驶环境的性能非常重要。特别是，自动驾驶车辆编队会影响相邻手动车辆的驾驶行为。本研究旨在分析自动驾驶车辆编队环境中手动车辆的换道行为，并分三个阶段进行实验和问卷调查。第一阶段，进行视频问卷调查，调查手动车辆的响应行为。第二阶段，进行驾驶模拟器实验，调查自动驾驶车辆编队环境中的换道行为。为了分析手动车辆的换道行为，使用了换道持续时间和加速噪声等交通流稳定性指标。比较了不同自动驾驶车辆市场渗透率（MPR）和人为因素下的手动车辆驾驶行为。最后，使用 NASA-TLX（NASA 任务负荷指数）评估手动车辆驾驶员的工作负荷。分析结果表明，手动车辆驾驶员在自动驾驶车辆队列环境中驾驶时存在心理负担。当自动驾驶车辆的 MPR 增加时，车道变换持续时间更长，对于 30-40 岁或女性驾驶员，加速噪音会增加。本研究结果可作为更真实的交通模拟的基础，反映自动驾驶车辆和手动车辆之间的相互作用。预计它还将有效支持在自动驾驶车辆环境中建立有价值的交通管理策略。
在无车道自动流量中建模车辆植入车辆
摘要在无车道的交通中，车辆可以选择任何任意的横向位置。这使车辆群可以在数量上进行组合，不仅在纵向上而且侧向进行较小的空间缝隙，可以将车辆组成较小。车辆植入可以实现多种目的，例如增加道路容量，通过减少空气动力阻力和抑制冲击波来节省能源。在本文中，我们开发了一个控制框架，用于在无车道交通中对车辆羊群进行建模。拟议的控制算法考虑了两种类型的代理：代表潜在羊群的代理和代表具有集体目标的虚拟领导者的G代理（例如，在未来的交通拥堵情况下放慢速度）。我们的算法基于用于羊群居中和避免碰撞的能量功能，用于速度匹配的共识算法以及虚拟领导者发挥的导航反馈。虚拟领导者的路径应在上层控制器中定义。此外，还实施了用于动态道路边界控制的反馈算法。我们以非常有希望的结果模拟了所提出的方法。我们表明，车辆群在几秒钟内有效地形成，速度已成功排列，并且车辆安排在不同的情况下保持稳定。此外，外侧和纵向羊群的扩展随着不同的能量功能和不断变化的道路边界而变化，车辆羊群遵循虚拟领导者的轨迹。最重要的是，在扰动的情况下，车辆群保持稳定，由于车辆横向位置的略有变化，诱导的冲击会有效抑制。
模拟研究的系统综述和荟萃分析
来自AV服务的开发。这些研究表明，此类服务的引入将产生相对不同的影响（Narayanan等，2020）。首先，通过不再需要驾驶行为，用户将能够在坐在自动驾驶汽车上时从事其他活动，例如Leience或工作。这预计会导致较低的流行时间储蓄价值削弱（Correia等，2019; Kolarova等，2019; Berrada等，2020），随后降低了一般的旅行成本。关于公共交通（包括出租车和乘车），随着技术的成熟，驾驶员的缺失也可能导致运营成本较低（Anderson等，2016；Bösch等，2018）。AV服务还有望改善具有lim运动的人，例如老年人，儿童或没有驾驶执照的成年人（Meyer等，2017）。由于自主技术也应导致车辆之间的驾驶和合作（例如，排成），因此在emisions（Bauer等人，2018年），事故（Clements and Kockelman，2017年）和一sims pains simnonomos wish simoni and and and noporweape simnip and and and and and and（baockelman，2017年）也可以提高（Simnii and），也可以增加（simnii and and）。这些预期的收益仍然存在争议。较低的旅行时间节省值也可能通过减轻峰值传播现象来加剧拥塞（van den berg and verhoef，2016年）。AV服务还可能导致由于旅行成本较低而导致的流量增加 - 通过私人运输的时间，货币运输的成本，通过较低的票价进行公共交通的货币 - 2019年； Childress等人，2015年）或由于陷入困境（Fagnant和Kockelman，2014年）。4结合以下事实：从生命周期的角度来看，由于它们所涉及的附加设备和数据处理，AVS可能比传统电动汽车发电更多，这些点使AV服务的环境影响极高地不确定（Golbabaei等，2020; Wadud et; Wadud等，2016）。同样，关于AV服务的财务成本，尤其是基础结构成本，在文献中吸引了较少的关注。